Matplotlib子图外侧添加文本失败问题求助

我想在每组子图的左侧添加描述文本（比如“Distance ≤6.5 km”），但尝试用plt.annotate()或plt.text()时，文本总是只显示在最后一个子图里，原代码如下：

import numpy as np
import numpy.random as rd
import matplotlib.pyplot as plt

Dic_Values = {'inf_6.5':{'v_moy':rd.randint(15,25, 20), 'cad':rd.randint(75,100,20), 'f_moy':rd.randint(130,180,20)},
              '6.5_9.5':{'v_moy':rd.randint(15,25, 11), 'cad':rd.randint(75,100,11), 'f_moy':rd.randint(130,180,11)},
              'sup_9.5':{'v_moy':rd.randint(15,25, 4), 'cad':rd.randint(75,100,4), 'f_moy':rd.randint(130,180,4)}}


def bilan_course():
    types = list(Dic_Values.keys())
    c = 0
    plt.figure(figsize=(21,7))
    Labels = ['S_moy', 'Cad', 'F_moy']
    Y_axis = ['S (in $km \cdot h^{-1}$)', 'Cad (in $step\cdot min^{-1}$)', 'F (in $beat\cdot min^{-1}$)']
    for ty in types:
        Donnees = Dic_Values[ty]
        Cles = list(Donnees.keys())
        for v in range(len(Cles)):
            plt.subplot(int('33'+str(3*c+v+1)))
            plt.plot(Donnees[Cles[v]], label=Labels[v])
            plt.xlabel('Course')
            plt.ylabel(Y_axis[v])
            plt.title(Labels[v])
            plt.ylim(0, max(Donnees[Cles[v]])*1.1)
            plt.legend(loc='best')
        c+=1

    plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.085, right=0.95, top=0.882, wspace=0.25, hspace=0.5)
    plt.annotate('Distance $\leq6.5$ $km$', (1, 1), fontsize=12)
    plt.suptitle('Summary', fontweight='bold')
    plt.show()

问题原因 #

plt.annotate()和plt.text()默认会将文本添加到当前活跃的子图上。你的代码在所有子图绘制完成后才调用这两个方法，此时活跃子图是最后一个，所以文本只会出现在那里。

解决方法 #

使用画布（figure）的全局坐标系统添加文本，能精准控制文本位置，不受当前子图影响。具体修改如下：

import numpy as np
import numpy.random as rd
import matplotlib.pyplot as plt

Dic_Values = {'inf_6.5':{'v_moy':rd.randint(15,25, 20), 'cad':rd.randint(75,100,20), 'f_moy':rd.randint(130,180,20)},
              '6.5_9.5':{'v_moy':rd.randint(15,25, 11), 'cad':rd.randint(75,100,11), 'f_moy':rd.randint(130,180,11)},
              'sup_9.5':{'v_moy':rd.randint(15,25, 4), 'cad':rd.randint(75,100,4), 'f_moy':rd.randint(130,180,4)}}


def bilan_course():
    types = list(Dic_Values.keys())
    # 定义每组子图对应的左侧描述文本
    group_labels = ['Distance $\leq6.5$ $km$', '6.5 $km$ < Distance $\leq9.5$ $km$', 'Distance $>9.5$ $km$']
    c = 0
    fig = plt.figure(figsize=(21,7))
    Labels = ['S_moy', 'Cad', 'F_moy']
    Y_axis = ['S (in $km \cdot h^{-1}$)', 'Cad (in $step\cdot min^{-1}$)', 'F (in $beat\cdot min^{-1}$)']
    
    for ty in types:
        Donnees = Dic_Values[ty]
        Cles = list(Donnees.keys())
        for v in range(len(Cles)):
            # 获取当前子图的axes对象，改用面向对象写法更清晰
            ax = plt.subplot(int('33'+str(3*c+v+1)))
            ax.plot(Donnees[Cles[v]], label=Labels[v])
            ax.set_xlabel('Course')
            ax.set_ylabel(Y_axis[v])
            ax.set_title(Labels[v])
            ax.set_ylim(0, max(Donnees[Cles[v]])*1.1)
            ax.legend(loc='best')
        
        # 在每组子图左侧添加文本，使用figure的全局坐标（范围0-1，左下角为(0,0)）
        # x=0.02 贴近左侧边缘，y坐标根据组的位置调整为垂直中心
        fig.text(0.02, 0.8 - c*0.3, group_labels[c], fontsize=12, va='center')
        c += 1

    plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.085, right=0.95, top=0.882, wspace=0.25, hspace=0.5)
    plt.suptitle('Summary', fontweight='bold')
    plt.show()

# 调用函数生成图像
bilan_course()

修改说明 #

1. 新增group_labels列表，对应每组子图的描述文本；
2. 改用fig.text()添加文本，通过全局坐标系统指定位置，避免受活跃子图影响；
3. 将原有的plt.xxx方法替换为ax.xxx（面向对象写法），代码逻辑更清晰；
4. 调整subplots_adjust的left参数预留足够空间显示左侧文本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AliStonks